¹⁸F-Florbetaben PET 영상 편집을 통해 얻어진 데이터베이스를 사용하여 CNN기반의 치매 영상 학습 및 정확도 측정

여강국; 강대성

doi:10.14801/jkiit.2017.15.10.1

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자료유형: 학술저널

저자정보: 여강국 (동아대학교) 강대성 (동아대학교)

저널정보: 한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제15권 제10호(JKIIT, Vol.15, No.10)

발행연도: 2017.10

수록면: 1 - 8 (8page)

DOI: 10.14801/jkiit.2017.15.10.1

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¹⁸F-Florbetaben PET 영상 편집을 통해 얻어진 데이터베이스를 사용하여 CNN기반의 치매 영상 학습 및 정확도 측정

여강국 , 강대성 한국정보기술학회논문지 2017.10 학술저널

¹⁸F-Fluorbetaben(FBB) PET 영상 편집 과정을 통해 얻어진 DB(Database)를 사용하여 Caffe를 이용한 CNN(Convolution Neural Network)기반의 의학용 Alzheimer’s Disease(AD) 영상 분석

여강국 , 강대성 Proceedings of KIIT Conference 2017.06 학술대회자료

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딥러닝은 지금까지 다양한 모델과 알고리즘이 개발되었다. 특히 CNN을 기반으로 하는 알고리즘은 이미지분석에 있어서 탁월한 효과를 보이고 있다. 하지만 그림 파일이라도 불필요한 부분을 최소화 하고 컴퓨터가 확실하게 인식할 수 있는 데이터베이스를 입력 파일로 넣어주는 것이 중요하다. 본 연구에서는 병원에서 촬영하고 있는 알츠하이머 질병 아밀로이드 PET 영상과 이미지 편집과정을 통해 추출한 영상을 데이터베이스로 구축하여 CNN 프로그램을 기반으로 한 알고리즘으로 학습을 실시하였고 알츠하이머 데이터베이스의 학습의 정확도(Accuracy)를 측정하여 비교 분석하였다. 영상을 학습시켜 정확도를 측정한 결과 편집과정을 거친 영상의 정확도와 차이를 확인할 수 있었고 많은 데이터를 구축하여 학습시켰을 때의 정확도를 확인 할 수 있었다.

#neural network #amyloid #alzheimer #PET #deep learning #caffe #lmdb

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Young-Hyung Kim, Gi-Woong Shin, and Yong- Hwan Lee, The Forecast of Future Technology Based on Deep Learning, Journal of KIIT, Vol. 2015, No. 6, pp. 219-220, Jun. 2015. Yann LeCun, Yoshua Bengio, and Geoffrey Hinton, Deep learning, Journal of Nature, Vol. 521, pp. 436-444, May 2015. Heeyoul Choi and Yunhong Min, Understanding Dropout Algorithms, Journal of KIISE, Vol. 33, No. 8, pp. 32-38, Aug. 2015. Hansang Lee, Minseok Park, and Junmo Kim, Deep Learning in Medical Imaging, Journal of KSIIM, Vol. 20, No. 1, pp. 13-18, Dec. 2014. http://www.dementia.or.kr, [Accessed: Sep. 06, 2017].

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